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深度学习第18讲:CNN经典论文研读之VGG网络及其tensorflow实现
在前两期的论文研读中,笔者和大家一起学习了 LeNet-5 和 AlexNet 这两个经典的卷积神经网络结构和基本实现方式。今天我们继续 CNN 经典论文研读之路——VGGNet。VGGNet 是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group
技术小能手
5年前
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Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential式、Model式)解读
一、Application的五款已训练模型 + H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。 后续还有对以下几个模型的参数介绍: Xception VGG16
Chin2018
6年前
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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字
技术小能手
6年前
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深度学习之卷积神经网络经典模型
来源商业新知网,原标题:深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中,文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷
商业新知
4年前
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AOGNet:基于深度 AND-OR 语法网络的目标识别方法 | PaperDaily #28
本文贡献主要有两点: 把语法模型和深度神经网络模型结合起来,设计的模型同时兼顾特征的 exploration and exploitation(探索和利用),并在网络的深度和宽度上保持平衡; 设计的网络结构,在分类任务和目标检测任务上,都比基于残差结构的方法
技术小能手
6年前
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深度神经网络可视化工具集锦
TensorBoard:TensorFlow集成可视化工具 GitHub官方项目:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboard TensorBoard
玄学酱
6年前
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手把手教你如何提高神经网络的性能
神经网络是一种机器学习算法,它可以提高许多用例(项目)的精确度。但是,很多时候我们构建的神经网络的准确性可能不令人满意,或者可能无法让我们排在数据科学竞赛排行榜的头号位置。因此,我们一直在寻找更好的方法来改善模型的性能。并且有很多技术可以帮助我们实现这一目标
新云newX
4年前
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stefanie燕
4年前
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